【ナゾロジー】AIに物理法則を学習させたら、未知の物理変数で現象を表現し始めた！ [すらいむ★]
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AIに物理法則を学習させたら、未知の物理変数で現象を表現し始めた！
AIには人類が知覚できない何かがみえているようです。
米国のコロンビア大学（Columbia University）で行われた研究によれば、AIに物理法則を学習させ、それを表現するために必要な「変数」の数を考えさせたところ、現在の人類には理解できない要素が含まれることが判明した、とのこと。
ありふれた振り子運動や回転運動でも、AIは人類とは異なる独自の変数を用いて物理法則を理解し、正確な運動予測まで成功させていました。
研究者たちは、AIは人類がまだ発見できていない未知の方程式と「変数」を用いて、物体の運動法則を理解している可能性があると述べています。
もし研究者たちの予測が正しければ、誰もが知る振り子運動や円運動などには誰も知らない「裏の方程式」が存在することになります。
研究内容の詳細は2022年7月25日に『Nature Computational Science』にて掲載されました。
（以下略、続きはソースでご確認ください）
ナゾロジー 2022.07.28 Thursday
https://nazology.net/archives/112534 ＡＩが出した答えをこれから５００年かけて調べる訳ですね
その頃にゃ人類滅びとるわ 裏の方程式て
もしかして 地球の首振りの動きのやつか？
物理じゃんソレも そいえばコッホ曲線とかシルビンスキーのギャスケットみたいなフラクタル図形は小数点次元だったな そもそもカオスな軌道も、軌道上の位置は、綺麗に閉じた形ではないとはいえ時間
1個だけのパラメーターで表せるわけで、それ以上に綺麗じゃないニューラルネット
で似たような軌道を再現できるのは当たり前で、全く無意味な研究だよな つまりベルの不等式の破れにもかかわらず隠れた変数理論は存在するかもしれないと 宇宙際タイヒミュラー理論を学習させてみてほしい
合ってるのか間違ってるのか メトロノームを並べとくとそのうち同調するのは、
このAIの方程式で解けるんじゃないかな 4.7個とか意味わからん
4個の次は5個じゃないのかよ 人類の物理解釈に不満があるようだ
未知のエーテル粒子が見えてるとか 例えば青色と黄色を混ぜると何色になるか？
ほとんどの人は緑色と答えるだろうけど
実は白にもなる
これはLEDの研究の中で偶然見つかり
その偶然がなければ未だに見つかってないかもしれないのだが
AIなら一発で導き出すだろう
固定概念とうのがないから 人類が認識出来なかった未知の変数がダークマターやダークエネルギーの正体だったとか >>108
え？
色の三原色なら緑、光の三原色なら白、というだけでは >108
1931年 CIE 1931 XYZ color space（1920年代の研究成果のまとめ）
1962年 LED発明
108はどこかで吹き込まれて来たのか独自に妄想したのか >>1
科学は仮説の集りなのだから
全然不思議じゃないんだお 数学はひとえに邪魔な項を消すためだけにある
AIはそれを含めて計算を一気にできるから新たな公式を作れそうな気はする コズミックホラー感ある
近似値にしては収束しとるし面白い >>1
人間が目で見て「同じように見える」とかしょうもない判断基準だなぁ
一変数の式を部分的に二変数で近似してる式に辿り着いたってそうなるだろ
それならバカな学生がグラフにモデルも何も考えずに雑に曲線当てはめてるのと同じじゃん
目新しくもなんともない、典型的なAIの解答だよ
工学的にはなんか実用性のある式とか得られるかもしれんが (この国は変えられる AIの活用 JDSCテンバガー候補)
https://jdsc.ai/news/ イオン/輸入発注業務にdemand insight倉庫在庫の改善と作業時間の60%を改善 常石造船/データサイエンティスト育成プログラム RoboCo-op/業務提携RPA×AI
RPAロボパット年間24000時間の業務を削減 月の作業時間が5分の1に //fce-pat.co.jp/case/
３分でわかるRPAとは何か？注目される背景～今後の進化まで パーソル //www.persol-pt.co.jp/persolrpa/rpalounge/column1/
//ja.wikipedia.org/wiki/KataGo 最も強い囲碁ソフト DeepMindに加え、独自の研究、強化学習の速度を向上(50倍以上)＝AI上の工夫は無限 https://arxiv.org/pdf/1902.10565.pdf
//www.nikkei.com/article/DGXZQOUC0346M0T00C22A6000000/ デジタル人材 別枠採用が3割 来春新卒 給与や役職が高くなる企業も日経0628
//dime.jp/genre/1380420/ AIであれば知床 判断を誤ることはなかった DIME0508
//wired.jp/article/to-win-the-next-war-the-pentagon-needs-nerds/ ウクライナで戦争が変わりつつある 米軍での高度IT人材 WIRED0531
//www.nikkei.com/article/DGXZQOGN081QC0Y2A500C2000000/?unlock=1 マスク氏日本はいずれ存在せず出生率低下に警鐘 日経0508
//news.yahoo.co.jp/articles/65960504f6fdfd08295d39726fb177ec02bc129f 東大生に超人気講義AI経営 東洋経済 5/24
//customers.microsoft.com/ja-jp/story/1500156617194279472-persol-career-other-azure-ja-japan 3日間ハッカソンで検索システムAzure0517
//xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00205/070700072/ AIの開発 保守のやり方を変革 あまねキャリア日経0708
//www.smbcnikko.co.jp/products/inv/toshin_lab/column/002.html 投資対象としてのAI 始まったばかり日興
//www.meti.go.jp/press/2022/05/20220509001/20220509001.html 実践的なAI人材育成のためのデータ付き教材 経産省0509
//www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/AIutilization.html 中小企業のDXに役立つAI導入ガイドブック経産省0408
//www.jcer.or.jp/economic-forecast/2021127.html DX社会の構築なければマイナス成長 日経済研究センタ
理研/革新的な人工知能基盤技術 Amazon/万能AI開発競争に背実用重視日経0708
( //jdsc.ai/news/ JDSC/この国は変えられる テンバガー AIの活用) >>6
この学習器は高次の関数から学習を始めてできるだけ低次の関数で表現できるように学習を進めるようなもので変数の関係性を4.7次までは減らせたんだけどここで学習が収束してしまったんだろう
0.7次分超過してるからと言って残りの４が整数とは限らない
変数の数が小数になってるのは次元解析で言うような元の物理量から別の物理量への寄与度に相当するんだと思う フラクタル次元みたいなものでは
AIで次元解析できるならそれはそれで有用かと >>3
Facebookの人工知能同士を会話させた実験でも
妙な変数（写像？）を利用して新しい言語体系を作ってた
囲碁でも将棋でも人間には理解できない盲点みたいな部分が
AIには常に見えているんだろうな 俺らの子供の頃に独自の数式を書いても先生が赤点付けて信じてくれなかったやつだろ AIは単に人間みたいに３次元に囚われずにもっと高次元での相互干渉をみてんじゃね？
二次元平面上の円の拡大縮小を、単に円の面積の増減とみるか、それとも３次元の球体を二次元でスライスした通過面を見ているだけで球体の移動と解釈するか・・とか >>126
将棋のAIでもどうも高度な数式を使って評価値を決めてるみたいなんよな
もちろん人間の脳では瞬時瞬時に行列計算など出来ない 特異点の周りだけで発生する特殊な運動がある、とかかな。 面白いな
どうもこの世界は数学的現実のようにシーケンシャルに作られてないみたいなんだよな
回転みたいな基本的な運動が書き換えられたら
今はPCの力に任せた試行にしか頼れない物理現象が美しい式で表せる可能性がある >>87
簡単だよそんなの
引っ越す
都市部の分散化
アリでも鳥でも知ってる >>108
確かに固定概念と言うモノは無い
固定観念ね
人間にはそれすら認識できない >131 は賢そうだから教えてくれ
人々が自発的に引っ越しを望む社会はどうやれば作れるのか
効率、無形資産、発展などを犠牲にしないで都市部を分散化させるにはどうすればいいのか >>133
大丈夫、程なく自発的に引っ越す事になります
2023年ここがキーポイントになるでしょう >>134
怪しい物言いだな
論理や根拠も無く期日だけ決まっている発言はどっかの予言書みたいだ レントゲン写真見ただけで
人種を当てられるんだから
只者じゃない >>118
完全な従属性を持たない変数ってことか
今の力学だと存在が確認できないダークマターとかダークエネルギーがカオスでは発現しているとかなら楽しそうだな 株価の変動を力学系だと思って、法則を学習させてみてくれ。
うまく行けば、大儲け確実だ。
場の理論でラグランジュアンには、場の量のたいていは低次で３次とか4次の項を
足したものになると仮定して、議論を始めているが、それは仮定であって、
なぜそうならなきゃならないのか（なぜ多項式なのかなど）は必然性が無かったり
するだろう。では、AIに学習させて、非多項式ラグランジュアンのモデルを
発見・提案させて、その方が現実を良く表したりしたとすれば、どういうことに
なるのかな？ あるいは最初から繰り込みがされた場の理論の模型を生み出したり
しないか？ >>139
株価は既に一部の人間がやってて他には使わせず自分だけ大儲けしてそう >>138
というか無理数とかどうやって判断してるんだろうって部分なのではって思う
√2は√2だと定義してるんだろうか、無理数とはなんだろうかというのは欠けてて
1.41421など有限の値なんじゃないのかな
πもそう
つまり限りなくやがて近づくが同じにならないのではないのかな AIならまったく別の数の体系、数学の世界を作り出しそうだ。 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
